Text-only Synthesis for Image Captioning

📄 arXiv: 2405.18258v1 📥 PDF

作者: Qing Zhou, Junlin Huang, Qiang Li, Junyu Gao, Qi Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-05-28

💡 一句话要点

提出ToCa，利用纯文本合成方法进行图像描述生成，显著提升零样本泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像描述生成 纯文本合成 零样本学习 数据高效学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有图像描述模型依赖大量配对图像-文本数据，标注成本高昂，限制了其应用。
  2. ToCa将文本解构为结构和词汇，利用大型语言模型合成多样化的描述文本，无需图像数据。
  3. 实验表明，ToCa在零样本和数据高效场景下均取得显著提升，CIDEr指标最高提升超过20。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于图像描述生成的纯文本合成方法（ToCa），旨在进一步放宽对高质量、大规模配对图像-文本数据的依赖。ToCa将描述文本解构为结构和词汇，作为描述的基本组成部分。通过组合不同的结构和词汇，输入到大型语言模型中，生成包含各种词汇模式的大量描述。这种方法不仅接近目标领域，而且通过生成新的描述超越了它，从而增强了模型的零样本泛化能力。考虑到现实世界中数据访问的不同级别，我们定义了三种合成场景：跨域合成、域内合成和数据高效合成。在这些场景下的实验表明了ToCa的通用性、可迁移性和实用性，在零样本跨域描述中CIDEr提高了近5个点，在数据高效描述中最大提高了超过20个CIDEr。

🔬 方法详解

问题定义：图像描述生成任务通常需要大量的图像-文本配对数据进行训练，获取和标注这些数据成本很高。现有的方法试图减少对配对数据的依赖，但仍然需要一定量的图像数据。本文旨在解决在完全没有图像数据的情况下，如何利用纯文本数据生成高质量的图像描述，从而进一步降低数据依赖。

核心思路：本文的核心思路是将图像描述文本分解为更小的、可重用的单元——结构和词汇。通过对这些单元进行组合，并利用大型语言模型（LLM）的生成能力，可以合成大量具有多样性的描述文本。这些合成的文本可以用来训练或微调图像描述模型，从而提高其在目标领域的性能，特别是零样本泛化能力。

技术框架：ToCa的整体框架包括以下几个主要步骤： 1. 文本解构：将已有的描述文本分解为结构（例如，主谓宾结构）和词汇（例如，具体的名词、动词）。 2. 文本合成：利用大型语言模型，根据预定义的结构和词汇，生成新的描述文本。可以通过不同的策略来控制生成文本的多样性和质量。 3. 模型训练/微调：使用合成的描述文本来训练或微调图像描述模型。可以使用不同的训练策略，例如，对比学习或生成式学习。

关键创新：ToCa的关键创新在于它完全依赖于纯文本数据进行图像描述模型的训练。与以往的方法相比，它不需要任何图像数据，从而大大降低了数据获取和标注的成本。此外，通过解构和合成文本，ToCa可以生成大量具有多样性的描述文本，从而提高模型的泛化能力。

关键设计：在文本合成阶段，需要仔细设计结构和词汇的组合方式，以确保生成的文本具有语法正确性和语义一致性。可以使用不同的采样策略来控制生成文本的多样性。在模型训练阶段，可以使用不同的损失函数和优化器来提高模型的性能。例如，可以使用对比学习损失来鼓励模型学习图像和描述之间的对应关系，即使在没有图像数据的情况下。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

ToCa在三个不同的合成场景下进行了实验，包括跨域合成、域内合成和数据高效合成。实验结果表明，ToCa在零样本跨域描述中CIDEr提高了近5个点，在数据高效描述中最大提高了超过20个CIDEr。这些结果表明，ToCa具有很强的通用性、可迁移性和实用性。

🎯 应用场景

ToCa在图像描述、视觉问答、图像检索等领域具有广泛的应用前景。它可以用于训练低资源场景下的图像描述模型，也可以用于生成更多样化的训练数据，从而提高模型的泛化能力。此外，ToCa还可以用于生成创意性的图像描述，例如，生成具有特定风格或情感色彩的描述。

📄 摘要（原文）

From paired image-text training to text-only training for image captioning, the pursuit of relaxing the requirements for high-cost and large-scale annotation of good quality data remains consistent. In this paper, we propose Text-only Synthesis for Image Captioning (ToCa), which further advances this relaxation with fewer human labor and less computing time. Specifically, we deconstruct caption text into structures and lexical words, which serve as the fundamental components of the caption. By combining different structures and lexical words as inputs to the large language model, massive captions that contain various patterns of lexical words are generated. This method not only approaches the target domain but also surpasses it by generating new captions, thereby enhancing the zero-shot generalization ability of the model. Considering the different levels of data access in the real world, we define three synthesis scenarios: cross-domain synthesis, in-domain synthesis, and data-efficient synthesis. Experiments in these scenarios demonstrate the generalizability, transferability and practicability of ToCa with a nearly 5 CIDEr improvement for zero-shot cross-domain captioning and a maximum increase of over 20 CIDEr for data-efficient captioning.